求助，通过神经网络训练样本，并用粒子群算法求取最优解

xiannvjiejie · 发表于 2020-10-20 16:10

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现在多目标优化分析问题
有31组训练样本，里面有a,b,c三个变量，目标为T和Y，如下表。

a	b	c	T	Y
25	18.5	225	79.445	15.952
25.5	24.5	237	72.636	15.024
26	15	218	81.973	16.493
26.5	21	230	76.84	16.136
27	27	242	70.765	14.946
27.5	17.5	223	79.916	16.8
28	23.5	235	74.686	16.294
28.5	14	216	71.705	15.107
29	20	228	77.797	16.765
29.5	26	240	72.139	16.031
30	16.5	221	69.082	15.523
30.5	22.5	233	71.52	16.669
31	13	214	72.847	16.787
31.5	19	226	66.489	15.51
32	25	238	72.09	16.474
32.5	15.5	219	72.104	16.87
33	21.5	231	74.614	17.493
33.5	27.5	243	65.526	15.923
34	18	224	70.744	17.003
34.5	24	236	72.131	16.844
35	14.5	217	74.671	18.186
35.5	20.5	229	68.325	16.744
36	26.5	241	67.365	16.517
36.5	17	222	72.432	18.153
37	23	234	64.474	16.565
37.5	13.5	215	75.554	19.15
38	19.5	227	71.202	17.951
38.5	25.5	239	63.885	16.872
39	16	220	70.185	18.502
39.5	22	232	68.771	17.851
40	28	244	61.042	17.36

a取值[25,45]
b取值[10,30]
c取值[200,250]
现在需求为，先通过newrb神经网络算法建立预测模型。
再通过粒子群算法求取T和Y的最大值（暨最优解）

目前已经建立了神经网络算法的模型。
问题：
如何将神经网络预测的模型代入到粒子群算法中去？
谢谢如果能提供参考的代码最好，谢谢

shapeofyou888 · 发表于 2020-10-20 16:50

个人意见，a，b，c为三个自变量，已训练好的神经网络作为目标函数计算适应度，这里应该需要修改，比如只取T或Y的最大值，或和的最大值，仅供参考

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